Глубокое обучение

Вот краткое введение в глубокое обучение:

Глубокое обучение - это подраздел машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети с большим количеством слоёв для решения сложных задач.

Особенности глубокого обучения:

- Использует многослойные нейронные сети для извлечения уровней признаков из данных

- Требует больших объемов данных для обучения

- Способно самостоятельно извлекать признаки, в отличие от традиционных алгоритмов ML

- Достигает высокой точности в задачах распознавания изображений, обработки естественного языка, рекомендательных системах

Популярные архитектуры:

- Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) 

- Рекуррентные НС (RNN) для обработки последовательностей

- Сети на основе механизма внимания (Transformers)

Глубокое обучение активно применяется в компьютерном зрении, NLP, рекомендательных системах, беспилотных автомобилях и других областях.